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传统数据挖掘技术主要针对什么数据
大数据处理技术和
传统
的
数据挖掘技术
最大的区别
答:
1、数据规模不同:传统的数据挖掘主要针对有限的大型数据库
,处理的数据量相对较小。而大数据处理的数据量极大,可以处理大规模、多源异构的数据集。2、数据类型不同:传统的数据挖掘主要处理结构化数据,有关系型数据库中的表格数据。而大数据可以处理非结构化数据,
有文本、图像、音频、视频等
。
大数据处理技术和
传统
的
数据挖掘技术
最大的区别
答:
数据规模和来源。大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是数据规模和来源:
传统的数据挖掘主要针对有限的大型数据库
,而大数据的处理则源于大规模的、多源异构的数据集。这个差异也直接导致了数据处理和分析技术的巨大改变。
数据挖掘针对
的数据是指
什么
?
答:
这个数据应该是指信息的表现形式和载体,
可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等
。
什么
是
数据挖掘
答:
数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。
可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据
,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优...
数据挖掘
的
技术
有
哪些
答:
1. 聚类分析
。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组,同一群内的数据相似度较高,而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。2. 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。在零售业中,通过分析购买历史...
什么
是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
数据挖掘技术
有
哪些
?
答:
内存计算是大
数据技术
的又一重要方面,它结合了列存储技术和并行计算技术,以减少数据量并利用多个节点的计算能力和内存容量。由于内存访问速度远快于磁盘访问速度,内存计算成为了加速
传统数据
处理方式的关键技术,也是实现大数据分析的核心应用技术。
什么
是
数据挖掘技术
答:
数据挖掘技术
是数据处理的技术,它有三个
主要
部分是算法与技术、数据、建模能力,作用是对数据进行分析、挖掘和处理,得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成,先信息收集,再数据集成,然后数据规约,之后清理数据、变换数据、
挖掘数据
、评估模式、表示知识,并且整个过程是重复循环的。什么是数据挖掘...
数据挖掘技术
涉及
哪些技术
领域
答:
1、统计
技术
2、关联规则3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)5、聚集检测6、连接分析7、决策树8、神经网络9、粗糙集10、模糊集11、回归分析12、差别分析13、概念描述由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识,因而
数据挖掘
被认为是...
数据挖掘技术主要
包括
哪些
答:
模式识别、粗糙集、模糊数学等相关
技术
。
数据挖掘
的技术可分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。而统计方法可细分为:回归分析、判别分析。神经网络方法可细分为:前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法
主要
是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属的归纳方法。
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